情境建模下的LBS智能信息服務推送方法

肖　鋒，侯　岳，賈　寶

(河南省測繪工程院，河南 鄭州 450003)

?

情境建模下的LBS智能信息服務推送方法

肖鋒，侯岳，賈寶

(河南省測繪工程院，河南 鄭州 450003)

Method of LBS Intelligent Information Push Service Based on the Scene Model

XIAO Feng，HOU Yue，JIA Bao

摘要：為滿足移動互聯網用戶的個性化信息服務需求，引入用戶興趣模型匹配技術，提出了一種基于情境建模下的LBS智能信息推送服務模式，通過構建位置過濾模塊、用戶興趣模型匹配及智能信息分類模塊，實現了對推送信息的層層過濾，并同時結合反饋處理部分的修正功能實時改進推送模型的精度，從而提高了信息服務的質量和效率，使推薦的信息資源更加符合用戶的實際需要。原型系統的實際應用表明了該方法的有效性。

關鍵詞：情境建模；LBS；智能推送；用戶興趣模型

在信息技術高度發達的今天，人們生活、工作、出行等行為與地理位置的關系越來越緊密，這種與位置密切相關的服務就是LBS(location-based service)[1-3]。由于人們對即時獲取信息服務的需求逐漸增強，同時要求信息更加個性化，這就迫切需要提供滿足用戶需求的信息服務。基于LBS的智能信息推送(information push)服務，能夠主動結合用戶當前的實時位置并針對其個人化需求、興趣資訊等[4-6]，將最新的信息推送到用戶相應的設備中，因而正在成為全球主流的信息傳播模式，并具有廣闊的應用前景。目前最常用的基于LBS信息推送技術，主要有基于內容或網格的推送、Agent推送、協同過濾推送及RSS推送等方法[7]。上述方法具有用戶獨立性強，透明性、聚合性、實時性、共享性和協同性好，以及成本低、無垃圾信息、推薦信息豐富等優點，但存在擴展性、兼容性及交互性差，以及安全性和可信賴性低等問題。

針對當前個性化信息推薦系統語義關系匱乏帶來的一系列服務質量問題，本文引入情境本體描述與用戶興趣相關的上下文信息，并采用基于本體的情境模型對用來描述用戶請求服務位置(時間)和服務資源位置(時間)的關系進行建模，通過引入位置過濾模塊、用戶興趣模型匹配、智能信息分類模塊，實現對推送信息的層層過濾，同時結合反饋處理部分的修正功能，實時改進推送模型精度，提高信息服務的質量和效率，使推薦的信息資源更加符合用戶的實際需要。情境建模下的LBS智能信息服務推送方法，能夠充分提取與用戶相關的上下文信息并對各種推理規則進行表達，利用建立的個性化用戶興趣模型對各種資源信息進行推理和匹配，推薦給用戶所需求的信息。通過實例驗證，表明該方法增強了服務針對性，更進一步貼近用戶的實際需求。

一、基于情境建模的LBS智能信息推送方法

1. 情境建模

為滿足LBS對個性化信息推送要求，本文將構建的描述用戶和服務資源的情境本體作為頂層本體供用戶本體和服務本體進行繼承和發展[8]。由于用戶請求和服務資源同時具有時間屬性和地點屬性，因此情境本體應包括時間和地點兩個因素，并將其分為地理空間(spatial dscription)本體和時間(temporal dscription)本體兩部分，然后分別進行建模。

2. 用戶興趣模型信息處理

(1) 用戶興趣信息及服務信息的抽取

本文基于領域本體綜合模型構建個性化用戶模型，將服務本體分為飲食、娛樂、住宿、交通、購物、辦公、觀光、就業、學習等類型，并作為項目資源的特征向量W(W1,W2,W3,…,Wn)。根據收集的用戶注冊信息，提取用來表示用戶興趣模型的空間特征向量U(U1,U2,U3,…,Un)，并實現用戶興趣空間向量和項目資源特征向量的一一映射。

(2) 基于內容的信息處理

在構建的用戶興趣模型空間向量基礎上，利用基于內容的過濾技術計算項目資源特征向量與用戶興趣空間向量的相似度，得到初步推薦信息集合。向量間相似性計算公式為

(1)

(3) 信息協同過濾處理技術

由于基于內容的信息過濾技術缺乏用戶之間的相似性信息，而實際應用中用戶間存在相似關系，因此，本文根據基于用戶的協同過濾算法，計算用戶間對項目資源的相關性，并對目標用戶進行第二次推薦信息的過濾。根據用戶信息數據庫中大量的用戶興趣和所選擇的服務信息，組成一個M×N階矩陣R(M,N)，其中M表示用戶數，N表示項目數，Ri,j表示用戶i對項目j的評分。用戶—項目評分數據矩陣見表1。

表1　用戶—項目評分數據矩陣

在對項目評分時，用1和0表示用戶興趣(喜歡/不喜歡)和服務選擇狀態(選擇/未選擇)，生成用戶和項目評分數據矩陣，然后根據Pearson計算公式生成用戶的最近似鄰居集，即

(2)

用戶對任意一資源項目的預測值Pu,k為

(3)

對預測值Pu,k′從大到小進行排序，將排名靠前的N個項目作為該用戶的Top-N推薦集提供給目標用戶。

二、關鍵技術與技術流程

1. 系統總體架構

基于LBS的智能信息推送系統架構包括以下部分：

1) 客戶端。客戶端為平板電腦、智能手機等移動設備，客戶端利用固定或移動網絡、WiFi或通過Wap協議接入Internet。

2) 業務邏輯部分。由Web和GIS應用服務器、LBS服務器、推送服務器、模型服務器組成。Web應用服務器用來處理用戶請求，為用戶提供交互界面；GIS應用服務器提供空間分析、空間數據下載與查詢操作及更新等服務。LBS服務器負責處理LBS服務業務。推送服務器根據用戶與信息的對應關系，在最適宜的時間將用戶所需信息主動推送到移動設備。模型服務器提供裝配服務，實現復雜服務。

3) 數據部分。由地理空間數據庫和其他行業服務數據庫組成，包括地圖數據、用戶需求數據及興趣點數據等[9-13]。

2. 個性化信息智能推送方法

通過構建的LBS過濾模塊、用戶興趣模型、信息智能推送功能模塊和用戶反饋處理模塊4個功能模塊，可得到與用戶實際需求密切相關的信息，將用戶所感興趣的資訊以最快的方式推薦到漫游中的用戶移動終端，從而實現個性化信息智能推薦過程。整體技術流程如圖1所示。

圖1　信息推薦技術流程

用戶首次登錄系統之前需注冊個人信息，系統便可從注冊信息中獲取用于表述用戶興趣的關鍵詞。當用戶興趣模型與項目資源文檔進行匹配時，系統通過在用戶興趣模型中引入領域本體并對用戶情境進行建模，會自動顧及所有關鍵詞之間的上下文語義關系，并進行語義層面上的匹配，從而發現用戶的潛在興趣。由于同一領域本體下所屬的類別信息具有相關性，因此當用戶對某類信息感興趣時，就可以實現推薦同一領域的相關信息。

利用各概念間的語義關系，充分挖掘用戶興趣特征關鍵詞與項目集合特征關鍵詞的語義信息，結合情境模型中的地點和時間信息，將利用本體推理工具產生的與用戶興趣各種相關規則作為過濾條件，對上述過程產生的個性化推薦集合進行最后的過濾和優化。因此，情境建模下的信息智能推送方法解決了未引入本體造成的關鍵詞之間相互孤立問題，最終實現了用戶信息在語義層面上的表達，從而滿足了用戶請求服務的地域相關性及服務請求即時性的問題。

三、系統實現及應用

以Windows Phone7作為開發平臺，利用Windows Phone SDK 7.1和ArcGIS Runtime SDK for Windows Phone 7.5構建主要功能模塊，主界面采用XAML和C#語言進行系統UI設計。本文選擇河南理工大學新校區進行示范應用，利用ArcGIS Server將電子地圖發布為地圖服務，電子地圖根據地理要素類型劃分為道路、公共設施、人工湖、教學樓、食堂、學生宿舍樓、運動場地、院系綜合辦公樓、綠地等12個圖層(如圖2所示)。

圖2　電子地圖

系統實現功能展示如下：

1) 用戶登錄和注冊。使用本系統必須首先注冊用戶信息，然后再登錄，這樣可以將收集到的用戶信息作為建立用戶模型的采集數據。系統登錄界面如圖3所示。

2) 地圖加載和定位。用戶登錄后，系統會直接在地圖上展現用戶的實時坐標位置，并在地圖上標記，定位界面如圖4所示。

3) 系統推薦結果展示。如用戶注冊的信息是學生，且選擇了學習意圖、飲食興趣等，系統會實時測定用戶的位置坐標，并根據用戶設置的服務半徑自動對其位置周圍服務半徑以內的信息進行推薦。如當用戶走到圖書館中心廣場時，系統則將周圍的教學樓和圖書加亮顯示(如圖5(a)所示)；當用戶走到學生餐廳附近時，餐廳立刻單獨顯示出來，點擊該圖標，則顯示出餐廳詳盡的服務信息(如圖5(b)所示)。

圖3　系統登錄注冊界面

圖4　系統定位界面

圖5　系統推薦效果

四、結束語

針對移動互聯網用戶的個性化信息服務需求，本文引入用戶興趣模型匹配技術，提出基于情境建模的LBS主動信息推送方法，論述了系統的架構設計及用戶興趣模型建立思想，實現了基于LBS和用戶興趣關系的實時信息推送服務。通過實例驗證了系統的有效性，該服務模式增強了用戶的實時位置服務體驗，提高了信息服務的針對性、智能化、個性化。

參考文獻：

[1]劉鐵健,李瑞濤,呂彬,等.我國LBS產業發展的現狀分析[J].測繪與空間地理信息,2006,29(3):7-8.

[2]周國眾,夏青.移動位置服務中增強現實技術的應用[J].測繪工程,2012,21(5):64-68.

[3]肖鋒,侯岳,王留召,等. 基于LBS的智能信息推送技術研究[J].測繪與空間地理信息,2015,38(6):125-127.

[4]胡慶武,王明,李清泉.利用位置簽到數據探索城市熱點與商圈[J].測繪學報,2014,43(3):315-321.

[5]柳林,張繼賢,唐新明,等.LBS體系結構及關鍵技術的研究[J].測繪科學,2007,32(5):145-146.

[6]奚亮亮.基于LBS的校園信息服務研究與應用[D].杭州：浙江工業大學,2012.

[7]劉迎清.國內信息推送研究綜述[J].長沙大學學報,2006,20(5):82-86.

[8]齊曉飛,王光霞,周轉向,等.位置地圖情景研究[J].測繪工程,2014,23(11):12-15.

[9]趙爽.基于校園WIFI精確定位的多媒體推送技術[J].沈陽工業大學學報,2014,36(3):323-327.

[10]楊敏,艾廷華,盧威,等.自發地理信息興趣點數據在線綜合與多尺度可視化方法[J].測繪學報,2015,44(2):229-234.

[11]余濤,俞立中,王錚.移動計算環境下GIS技術的發展及應用[J].測繪通報,2002(2):40-42.

[12]周艷,李海成.基于RSSI無線傳感器網絡空間定位算法[J].通信學報,2009,30(6):75-79.

[13]亢孟軍,王貝,杜清運,王明軍.上下文敏感的空間信息服務智能推送研究[J].測繪科學,2011,36(3):156-157.

中圖分類號：P208

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)04-0096-03

通訊作者：侯岳

作者簡介：肖鋒(1972—)，男，高級工程師，研究方向為3S集成應用。E-mail：xf13683969236@163.com

基金項目：河南省高校創新團隊支持計劃(14IRTSTHN026)；河南省創新型科技創新團隊支持計劃

收稿日期：2015-08-17

引文格式： 肖鋒，侯岳，賈寶. 情境建模下的LBS智能信息服務推送方法[J].測繪通報，2016(4)：96-98.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0131.